Prasinezumab slows motor progression in rapidly progressing early-stage Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Prasinezumab, a monoclonal antibody that binds aggregated α-synuclein, is being investigated as a potential disease-modifying therapy in early-stage Parkinson's disease. Although in the PASADENA phase 2 study, the primary endpoint (Movement Disorder Society Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) sum of Parts I + II + III) was not met, prasinezumab-treated individuals exhibited slower progression of motor signs than placebo-treated participants (MDS-UPDRS Part III). We report here an exploratory analysis assessing whether prasinezumab showed greater benefits on motor signs progression in prespecified subgroups with faster motor progression. Prasinezumab's potential effects on disease progression were assessed in four prespecified and six exploratory subpopulations of PASADENA: use of monoamine oxidase B inhibitors at baseline (yes versus no); Hoehn and Yahr stage (2 versus 1); rapid eye movement sleep behavior disorder (yes versus no); data-driven subphenotypes (diffuse malignant versus nondiffuse malignant); age at baseline (≥60 years versus <60 years); sex (male versus female); disease duration (>12 months versus <12 months); age at diagnosis (≥60 years versus <60 years); motor subphenotypes (akinetic-rigid versus tremor-dominant); and motor subphenotypes (postural instability gait dysfunction versus tremor-dominant). In these subpopulations, the effect of prasinezumab on slowing motor signs progression (MDS-UPDRS Part III) was greater in the rapidly progressing subpopulations (for example, participants who were diffuse malignant or taking monoamine oxidase B inhibitors at baseline). This exploratory analysis suggests that, in a trial of 1-year duration, prasinezumab might reduce motor progression to a greater extent in individuals with more rapidly progressing Parkinson's disease. However, because this was a post hoc analysis, additional randomized clinical trials are needed to validate these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».